Moving Average Seasonal Index

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin mendekati rata-rata bergerak ke titik data aktual. Penerapan spreadsheet penyesuaian musiman dan pemulusan eksponensial. Sangat mudah untuk melakukan penyesuaian musiman dan menyesuaikan perataan eksponensial. Model yang menggunakan Excel Gambar dan grafik di bawah ini diambil dari spreadsheet yang telah disiapkan untuk menggambarkan penyesuaian musiman multiplikatif dan pemulusan eksponensial linier pada data penjualan kuartalan berikut dari Outboard Marine. Untuk mendapatkan salinan file spreadsheet itu sendiri, klik di sini Versi pemulusan eksponensial linier yang akan digunakan di sini untuk tujuan demonstrasi adalah versi Brown, hanya karena dapat diimplementasikan dengan satu kolom formula dan hanya ada satu smoothing constant untuk dioptimalkan Biasanya lebih baik menggunakan versi Holt s Yang memiliki konstanta pemulusan yang terpisah untuk tingkat dan kecenderungan. Proses peramalan berlanjut sebagai foll Pada awalnya data saya disesuaikan secara musiman, maka perkiraan akan dihasilkan untuk data penyesuaian musiman melalui pemulusan eksponensial linier dan iii akhirnya perkiraan musiman disesuaikan untuk mendapatkan perkiraan untuk seri asli Proses penyesuaian musiman dilakukan di kolom D sampai G Langkah pertama dalam penyesuaian musiman adalah menghitung rata-rata bergerak terpusat yang dilakukan di kolom D Ini dapat dilakukan dengan menghitung rata-rata dua rata-rata satu tahun yang diimbangi oleh satu periode relatif satu sama lain Kombinasi dua offset Rata-rata rata-rata diperlukan untuk tujuan pemetikan saat jumlah musim bahkan Langkah berikutnya adalah menghitung rasio terhadap rata-rata bergerak - data asli dibagi dengan rata-rata pergerakan pada setiap periode - yang dilakukan di sini Kolom E Ini juga disebut komponen siklus tren dari pola, sejauh kecenderungan dan efek siklus bisnis dapat dianggap sebagai hal yang tetap terjadi. Rata-rata data keseluruhan sepanjang tahun Tentu saja, perubahan bulan ke bulan yang bukan karena musiman dapat ditentukan oleh banyak faktor lainnya, namun rata-rata 12 bulan rata-rata mendekati mereka untuk sebagian besar Indeks musiman yang diperkirakan Untuk setiap musim dihitung dengan menghitung rata-rata pertama semua rasio untuk musim tertentu, yang dilakukan di sel G3-G6 menggunakan formula AVERAGEIF Rasio rata-rata kemudian dikompres sehingga jumlahnya mencapai 100 kali jumlah periode dalam satu musim, Atau 400 dalam kasus ini, yang dilakukan di sel H3-H6 Di bawah kolom F, formula VLOOKUP digunakan untuk memasukkan nilai indeks musiman yang sesuai di setiap baris tabel data, menurut kuartal tahun ini mewakili pergerakan terpusat. Rata-rata dan data yang disesuaikan musiman akhirnya terlihat seperti ini. Perhatikan bahwa rata-rata bergerak biasanya terlihat seperti versi yang lebih halus dari seri yang disesuaikan secara musiman, dan lebih pendek pada kedua ujungnya. Lembar kerja lain dalam file Excel yang sama menunjukkan Pplication dari model pemulusan eksponensial linier ke data penyesuaian musiman, dimulai pada nilai kolom GA untuk alfa konstan smoothing yang dimasukkan di atas kolom perkiraan di sini, di sel H9 dan untuk kenyamanan diberi nama rentang Alpha Nama diberikan dengan menggunakan Insert Name Buat perintah Model LES diinisialisasi dengan menetapkan dua prakiraan pertama yang sama dengan nilai aktual aktual dari seri yang disesuaikan musiman Rumus yang digunakan di sini untuk perkiraan LES adalah bentuk rekursif tunggal dari model Brown. Formula ini dimasukkan Dalam sel yang sesuai dengan periode ketiga di sini, sel H15 dan disalin dari sana Perhatikan bahwa perkiraan LES untuk periode saat ini mengacu pada dua pengamatan sebelumnya dan dua kesalahan perkiraan sebelumnya, serta nilai alfa. Jadi, Rumus peramalan pada baris 15 hanya mengacu pada data yang tersedia pada baris 14 dan sebelumnya Tentu saja, jika kita ingin menggunakan yang sederhana daripada smoothi ​​eksponensial linier Ng, kita bisa mengganti formula SES di sini, bukan Kita juga bisa menggunakan model Holt s daripada Brown's LES, yang akan membutuhkan dua kolom rumus lagi untuk menghitung tingkat dan tren yang digunakan dalam perkiraan. Kesalahan dihitung di Kolom berikutnya di sini, kolom J dengan mengurangkan perkiraan dari nilai sebenarnya Kesalahan kuadrat rata-rata akar dihitung sebagai akar kuadrat dari varians kesalahan ditambah kuadrat mean Ini mengikuti dari identitas matematis MSE VARIANCE errors RATA-RATA kesalahan 2 In Menghitung mean dan varians dari kesalahan dalam formula ini, dua periode pertama dikecualikan karena model tidak benar-benar mulai meramalkan sampai baris ketiga 15 pada spreadsheet Nilai optimal alfa dapat ditemukan baik dengan mengubah alpha secara manual sampai dengan RMSE minimum ditemukan, jika tidak, Anda dapat menggunakan Solver untuk melakukan minimisasi yang tepat Nilai alpha yang ditemukan Solver ditunjukkan di sini alfa 0 471. Biasanya ide yang baik t O plot kesalahan model dalam unit yang ditransformasikan dan juga untuk menghitung dan merencanakan autokorelasi mereka pada kelambatan hingga satu musim Berikut adalah rangkaian rangkaian waktu dari kesalahan yang disesuaikan secara musiman. Autokorelasi kesalahan dihitung dengan menggunakan fungsi CORREL untuk menghitung Korelasi dari kesalahan dengan diri mereka tertinggal oleh satu atau lebih periode - rincian ditampilkan dalam model spreadsheet Berikut adalah sebidang autokorelasi kesalahan pada lima lag pertama. Autokorelasi pada tingkat lag 1 sampai 3 sangat mendekati nol, Namun lonjakan pada lag 4 yang nilainya 0 35 sedikit merepotkan - ini menunjukkan bahwa proses penyesuaian musiman belum sepenuhnya berhasil. Namun, sebenarnya hanya sedikit signifikan 95 pita signifikan untuk menguji apakah autokorelasi berbeda secara signifikan dari nol kira-kira Plus-atau-minus 2 SQRT nk, di mana n adalah ukuran sampel dan k adalah lag Berikut n adalah 38 dan k bervariasi dari 1 sampai 5, jadi kuadrat-akar-of-n-minus-k adalah sekitar 6 untuk Semua dari mereka, dan karenanya batas untuk menguji signifikansi statistik penyimpangan dari nol kira-kira plus atau minus 2 6, atau 0 33 Jika Anda mengubah nilai alpha dengan tangan dalam model Excel ini, Anda dapat mengamati pengaruhnya terhadap Deret waktu dan plot autokorelasi dari kesalahan, serta kesalahan root-mean-kuadrat, yang akan digambarkan di bawah ini. Di bagian bawah spreadsheet, rumus peramalan di-bootstrapped ke masa depan hanya dengan mengganti perkiraan untuk nilai sebenarnya. Pada titik di mana data aktual habis - yaitu di mana masa depan dimulai Dengan kata lain, di setiap sel di mana nilai data masa depan akan terjadi, referensi sel dimasukkan yang menunjuk ke perkiraan yang dibuat untuk periode tersebut. Rumus lainnya adalah Cukup disalin dari atas. Perhatikan bahwa kesalahan untuk prakiraan masa depan semuanya dihitung menjadi nol Ini tidak berarti kesalahan sebenarnya akan menjadi nol, namun ini hanya mencerminkan fakta bahwa untuk tujuan prediksi, kita mengasumsikan bahwa Data masa depan akan sama dengan prakiraan rata-rata Perkiraan LES yang dihasilkan untuk data penyesuaian musiman terlihat seperti ini. Dengan nilai alpha ini, yang optimal untuk prediksi satu periode di depan, tren yang diproyeksikan sedikit ke atas, yang mencerminkan tingkat lokal. Kecenderungan yang diamati selama 2 tahun terakhir. Untuk nilai alpha lainnya, proyeksi tren yang sangat berbeda mungkin didapat. Biasanya ide bagus untuk melihat apa yang terjadi pada proyeksi tren jangka panjang saat alfa bervariasi, karena nilainya Yang terbaik untuk peramalan jangka pendek belum tentu menjadi nilai terbaik untuk memprediksi masa depan yang lebih jauh. Misalnya, berikut ini adalah hasil yang didapat jika nilai alpha diatur secara manual menjadi 0 25. Tren jangka panjang yang diproyeksikan adalah Sekarang negatif daripada positif Dengan nilai alpha yang lebih kecil, model ini menempatkan bobot lebih pada data yang lebih tua dalam estimasi tingkat dan tren saat ini, dan perkiraan jangka panjangnya mencerminkan tren turun yang diamati. Selama 5 tahun terakhir daripada tren kenaikan yang lebih baru Bagan ini juga secara jelas menggambarkan bagaimana model dengan nilai alpha yang lebih kecil lebih lambat untuk merespons titik balik data dan oleh karena itu cenderung membuat kesalahan pada tanda yang sama untuk banyak periode. Berturut-turut Kesalahan perkiraan 1-langkah-depannya lebih besar rata-rata daripada yang diperoleh sebelum RMSE dari 34 4 daripada 27 4 dan autokorelasi positif kuat Autokorelasi lag-1 pada 0 56 jauh melebihi nilai 0 33 yang dihitung di atas untuk Penyimpangan signifikan secara statistik dari nol Sebagai alternatif untuk menurunkan nilai alpha dalam rangka memperkenalkan lebih banyak konservatisme ke dalam ramalan jangka panjang, faktor peredam tren terkadang ditambahkan ke model untuk membuat tren yang diproyeksikan merata setelah beberapa periode. Langkah terakhir dalam membangun model peramalan adalah dengan meniuangkan perkiraan LES dengan mengalikannya dengan indeks musiman yang sesuai. Dengan demikian, ramalan yang direvisi di kolom I adalah Hanya produk dari indeks musiman di kolom F dan perkiraan LES yang disesuaikan musiman di kolom H. Ini relatif mudah untuk menghitung interval kepercayaan untuk perkiraan satu langkah yang dibuat oleh model ini yang pertama menghitung kesalahan akar-mean-squared RMSE, Yang hanya merupakan akar kuadrat dari MSE dan kemudian menghitung interval kepercayaan untuk perkiraan penyesuaian musiman dengan menambahkan dan mengurangkan dua kali RMSE Secara umum, interval kepercayaan 95 untuk perkiraan satu periode di depan kira-kira sama dengan perkiraan titik ditambah - atau - minus dua kali perkiraan deviasi standar dari kesalahan perkiraan, dengan asumsi distribusi kesalahan kira-kira normal dan ukuran sampelnya cukup besar, katakanlah, 20 atau lebih Di sini, RMSE daripada sampel standar deviasi dari kesalahannya adalah Perkiraan terbaik dari standar deviasi perkiraan kesalahan masa depan karena bias juga mempertimbangkan variasi acak. Batas kepercayaan untuk perkiraan musiman disesuaikan kemudian dilakukan. Alized bersama dengan ramalan, dengan mengalikannya dengan indeks musiman yang sesuai Dalam hal ini RMSE sama dengan 27 4 dan perkiraan musiman disesuaikan untuk periode depan pertama Desember 93 adalah 273 2 sehingga interval kepercayaan 95 yang disesuaikan musiman adalah dari 273 2-2 27 4 218 4 sampai 273 2 2 27 4 328 0 Mengalikan batas ini dengan indeks musiman bulan sabit 68 61 kita memperoleh batas kepercayaan bawah dan atas 149 8 dan 225 0 di sekitar perkiraan titik 93 Desember 187. Batas keyakinan untuk prakiraan lebih dari satu periode ke depan umumnya akan melebar seiring perkiraan horizon meningkat, karena ketidakpastian mengenai tingkat dan kecenderungan serta faktor musiman, namun sulit untuk menghitungnya secara umum dengan metode analitik Cara yang tepat untuk menghitung Batas keyakinan untuk ramalan LES adalah dengan menggunakan teori ARIMA, namun ketidakpastian dalam indeks musiman adalah masalah lain. Jika Anda menginginkan interval kepercayaan yang realistis untuk perkiraan lebih dari satu periode di depan, mengambil semua sumber o Jika diperhitungkan, taruhan terbaik Anda adalah dengan menggunakan metode empiris misalnya, untuk mendapatkan interval keyakinan untuk perkiraan 2 langkah di depan, Anda dapat membuat kolom lain di spreadsheet untuk menghitung perkiraan 2 langkah untuk setiap periode oleh Bootstrap perkiraan satu langkah di depan Kemudian hitung RMSE dari perkiraan kesalahan 2 langkah di depan dan gunakan ini sebagai dasar untuk interval keyakinan 2 langkah maju. Rata-rata Bagaimana Menggunakannya. Beberapa fungsi utama dari Rata bergerak adalah untuk mengidentifikasi tren dan pembalikan mengukur kekuatan momentum aset dan menentukan area potensial di mana aset akan menemukan dukungan atau hambatan. Pada bagian ini, kami akan menunjukkan bagaimana periode waktu yang berbeda dapat memantau momentum dan bagaimana rata-rata pergerakan dapat bermanfaat. Dalam menetapkan stop-losses Selanjutnya, kita akan membahas beberapa kemampuan dan batasan rata-rata bergerak yang harus dipertimbangkan saat menggunakannya sebagai bagian dari tren rutin perdagangan Mengidentifikasi tren adalah salah satu kunci fu Nctions moving averages, yang digunakan oleh kebanyakan trader yang berusaha membuat tren teman mereka Moving averages adalah indikator lagging yang berarti bahwa mereka tidak memprediksi tren baru, namun mengkonfirmasi tren begitu mereka telah terbentuk Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 1, Saham dianggap berada dalam tren naik ketika harga berada di atas rata-rata bergerak dan rata-rata miring ke atas Sebaliknya, trader akan menggunakan harga di bawah rata-rata miring ke bawah untuk mengkonfirmasi tren turun Banyak trader hanya akan mempertimbangkan untuk memegang posisi panjang di Sebuah aset ketika harga diperdagangkan di atas rata-rata bergerak Aturan sederhana ini dapat membantu memastikan bahwa tren tersebut menguntungkan para pedagang. Momentum Banyak pedagang pemula bertanya bagaimana mengukur momentum dan bagaimana rata-rata pergerakan dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Jawaban yang sederhana adalah dengan memperhatikan periode waktu yang digunakan dalam menciptakan rata-rata, karena setiap periode waktu dapat memberikan wawasan berharga mengenai berbagai jenis momentum. Secara umum, kromosom jangka pendek Ntum dapat diukur dengan melihat moving averages yang fokus pada periode waktu 20 hari atau kurang. Melihat moving averages yang dibuat dengan jangka waktu 20 sampai 100 hari umumnya dianggap sebagai ukuran yang baik dari momentum jangka menengah. Akhirnya, ada pergerakan. Rata-rata yang menggunakan 100 hari atau lebih dalam perhitungan dapat digunakan sebagai ukuran momentum jangka panjang Akal sehat harus memberi tahu Anda bahwa rata-rata pergerakan 15 hari adalah ukuran yang lebih tepat untuk momentum jangka pendek daripada rata-rata pergerakan 200 hari. Salah satu metode terbaik untuk menentukan kekuatan dan arah momentum aset adalah menempatkan tiga rata-rata bergerak ke dalam grafik dan kemudian memperhatikan bagaimana mereka menumpuk dalam hubungan satu sama lain Tiga rata-rata bergerak yang umumnya digunakan memiliki Kerangka waktu yang bervariasi dalam upaya untuk mewakili pergerakan harga jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang Pada Gambar 2, momentum ke atas yang kuat terlihat ketika rata-rata jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang dan dua rata-rata adalah d Iverging Sebaliknya, bila rata-rata jangka pendek berada di bawah rata-rata jangka panjang, momentum berada dalam arah ke bawah. Dukungan Penggunaan umum rata-rata bergerak lainnya adalah dalam menentukan harga potensial yang mendukung. Tidak perlu banyak pengalaman dalam berurusan dengan moving averages. Untuk melihat bahwa penurunan harga suatu aset seringkali akan berhenti dan membalikkan arah pada tingkat yang sama dengan rata-rata yang penting. Misalnya, pada Gambar 3 Anda dapat melihat bahwa rata-rata pergerakan 200 hari dapat menopang harga saham setelah Itu jatuh dari titik tertinggi di dekat 32 Banyak pedagang akan mengantisipasi kenaikan rata-rata pergerakan utama dan akan menggunakan indikator teknis lainnya sebagai konfirmasi pergerakan yang diharapkan. Bantuan Setelah harga aset turun di bawah tingkat dukungan yang berpengaruh, seperti angka 200 Rata-rata pergerakan hari ini, tidak biasa melihat rata-rata bertindak sebagai penghalang kuat yang mencegah investor untuk mendorong harga di atas rata-rata itu. Seperti yang dapat Anda lihat dari grafik di bawah ini, th Adalah resistensi yang sering digunakan oleh trader sebagai tanda untuk mengambil keuntungan atau untuk menutup posisi lama yang ada Banyak short seller juga akan menggunakan rata-rata ini sebagai entry point karena harga sering memantul dari resistance dan terus bergerak turun Jika anda seorang investor Siapa yang memegang posisi panjang dalam aset yang diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan utama, mungkin Anda berminat untuk menonton level ini dengan ketat karena hal itu dapat sangat mempengaruhi nilai investasi Anda. Kerugian Awal Karakteristik pendukung dan penolakan bergerak. Rata-rata membuat mereka alat yang hebat untuk mengelola risiko Kemampuan bergerak rata-rata untuk mengidentifikasi tempat-tempat strategis untuk menetapkan perintah stop-loss memungkinkan pedagang untuk memotong posisi kehilangan sebelum mereka dapat tumbuh lebih besar Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 5, pedagang yang memegang panjang Posisi di saham dan menetapkan stop-loss order mereka di bawah rata-rata yang berpengaruh dapat menghemat banyak uang Menggunakan moving averages untuk mengatur stop-loss order adalah kunci dari setiap sukses tra Strategi ding